I. Introducción
La gran disparidad en la riqueza de las naciones es bien conocida. Durante mucho tiempo, los economistas han intentado comprender por qué algunos países son ricos mientras que otros son pobres.
¿Por qué algunos países tienen economías saludables y prósperas mientras otros están estancados en niveles de producción bajos? ¿Por qué sólo unos pocos países en vías de desarrollo están realmente desarrollándose? Existe poca variación en el ADN humano entre los países del mundo y, por lo tanto, poca variación en la naturaleza humana básica. Esto sugiere que las enormes diferencias económicas son causadas, al menos hasta cierto punto, por condiciones locales políticamente determinadas.
A juzgar sólo por la cantidad de investigación académica realizada en esta área, es un tema evidentemente fascinante para los economistas. Más aún, es crucial para nuestro planeta. Aproximadamente el 80% de la raza humana vive en la pobreza. En el extremo más bajo, unos mil millones viven con menos de $1 por día, y aproximadamente la mitad, o tres mil millones, viven con menos de $2 por día.
Muchos estudios han intentado explicar las tasas de crecimiento económico de los países usando varios factores. Lamentablemente, es muy difícil encontrar correlaciones significativas y trascendentes entre las tasas de crecimiento económico y las posibles variables explicativas. Existe una cantidad de razones para ello. Las tasas de crecimiento dentro de cada país varían considerablemente de año en año, o incluso durante el mismo año, (Easterly et al. [1993]). Este ruido inherente enmascara la correlación del crecimiento incluso con variables explicativas fuertes. Por otra parte, muchos países, especialmente aquellos en vías de desarrollo, no siempre proporcionan informes de estadísticas económicas en forma oportuna o con precisión. El deslizamiento de tiempo entre las variables dependientes e independientes atenúa cualquier correlación que, de otro modo, se hubiese podido observar. Por último, los países grandes, exitosos, ricos y desarrollados simplemente no crecen tan rápidamente en términos de porcentajes. Tienen una masa más crítica que mover, lo cual hace que un crecimiento exponencial importante sea difícil. En el pasado, implementaron cambios estructurales que condujeron a un desarrollo exitoso; sus períodos de crecimiento repentino han quedado atrás.
En este estudio, utilizamos el INB per cápita, en lugar del crecimiento económico, como medida del bienestar económico. El INB per cápita es mucho más estable que el crecimiento. Además, como se señaló anteriormente, existe una variación enorme en el ingreso per cápita entre los países del mundo. Robert Hall y Charles Jones [1999] fueron los primeros en señalar los beneficios de utilizar niveles--en lugar de tasas--de crecimiento, para estudiar este tema. El estudio que llevaron a cabo logró resultados importantes, que discutiremos en más detalle a continuación.
Nos gustaría responder una pregunta muy práctica: ¿Qué pueden hacer los gobiernos para acelerar el desarrollo económico? Para buscar una respuesta, no tiene sentido considerar variables exógenas físicas tales como la latitud, sugerir la reforma de las creencias religiosas, la etnia y la cultura, ni tampoco lavarse las manos con sucesos del pasado, como el colonialismo y la guerra. Por una razón similar, no perderemos tiempo en correlaciones obvias con el ingreso, como la inversión de capital, el capital humano y la tecnología. Los niveles altos de capital físico y humano y la tecnología avanzada están, de hecho, asociados con la riqueza. Pero ningún gobierno empeñado en mejorar la riqueza de su país quedará agradecido por el consejo de aumentar el capital y la tecnología. En cierto sentido, explicar la riqueza mediante el capital y la tecnología es explicar la riqueza mediante la riqueza misma. No proporciona ninguna guía para la acción. En cambio, debemos concentrarnos en condiciones macroeconómicas, estructurales, políticas e institucionales que puedan ser manipuladas por los gobiernos para lograr los ingresos per cápita máximos dentro de las restricciones de sus circunstancias inmutables. Debemos intentar descubrir los determinantes profundos del desarrollo que realmente movilizan factores más próximos.
Se puede hacer una analogía útil con las fuerzas que impulsan el movimiento de los precios de acciones ordinarias. Un operador de bolsa aficionado podría mencionar la oferta y la demanda como determinantes "aproximadas". Por el otro lado, un profesional de las finanzas podría argumentar que el precio de las acciones es determinado por influencias más profundas, como la previsión de flujo de caja neto de la compañía. Si bien ambos tienen razón, la respuesta del profesional tiene un beneficio agregado: guía a los ejecutivos de la compañía a mejorar el flujo de caja y, por lo tanto, a aumentar el precio de las acciones.
Nuestros principales tipos de datos y sus fuentes son los componentes del índice de Libertad Económica publicado por The Heritage Foundation; estadísticas políticas, civiles y de libertad de prensa compiladas por Freedom House; datos de ingresos per cápita del Banco Mundial y Maddison [2001]; y sucesos políticos del "World Factbook" de la CIA (Agencia Central de Inteligencia de EE.UU.). Estas fuentes proporcionan catorce candidatos diferentes para los determinantes profundos del INB per cápita. Las transformaciones no lineales de las variables básicas también son empleadas aquí porque carecemos de una opinión a priori sobre la forma funcional. Las correlaciones cruzadas importantes entre algunas de estas variables son controladas por métodos econométricos estándar.
Los resultados son robustos. La R-cuadrada ajustada está entre el 81 y el 85% para cada uno de los cinco años de la muestra, y 9 de las 14 variables explicativas originales son significativas en todos los años, con estadísticas t (valores absolutos) de 2 a 12.
Los Derechos de Propiedad (+), la Actividad en el Mercado Negro (-) y la Regulación (-) son los factores que tienen mayores niveles de significación. Esto indica la importancia de conocer las reglas del juego y tener confianza en que dichas reglas se harán cumplir. Los Derechos Políticos (+), las Libertades Civiles (+) y la Libertad de Prensa (+) también son muy significativas, respaldando la opinión originalmente difundida por Milton Friedman [1962] de que el desarrollo económico parece ir de la mano de la libertad política. Hay otras tres variables que también son importantes: La Política Monetaria o Inflación (-), las Barreras al Comercio (-) y el Gasto Gubernamental (+) como porcentaje del PBI.
Curiosamente, si bien las barreras al comercio representan una resistencia importante para el INB per cápita, los niveles de comercio (ó exportaciones como porcentaje del PBI) son insignificantes. Esto parece sugerir que las barreras al comercio actúan como aproximaciones ("proxies") de factores no relacionados con el comercio mismo. Esto trae a colación la corrupción, porque las barreras al comercio distorsionan los precios de las importaciones y exportaciones, proporcionando la oportunidad de enriquecimiento a través del contrabando. Los contrabandistas que se congracian con funcionarios del gobierno probablemente descubran que las barreras son bastante permeables.
El Gasto Gubernamental está positivamente relacionado con el INB, lo que en realidad sugiere que los países más ricos pueden afrontar más altos niveles de defensa, de transferencias a ciudadanos necesitados, etc. Parece ser que el ingrediente esencial de una política de desarrollo exitosa es un sistema justo y equitativo que invite al intercambio económico rentable entre sus participantes, sin riesgo de expropiación ni incumplimiento. Un gobierno competente y eficaz es fundamental, ya que las variables explicativas de importancia reflejan acciones colectivas que ningún empresario individual puede proporcionar. Luego de establecer las reglas para un juego limpio y asegurar su cumplimiento, sería aconsejable que el gobierno de un país en desarrollo se apartara de la escena y disfrutara del crecimiento que se autogenera.
II. Repaso de la literatura
La literatura existente ha investigado una variedad de posibles determinantes de las tasas de crecimiento o ingresos per cápita de los países. Estos incluyen, entre otros, la democracia, las barreras al comercio, los derechos de propiedad, la corrupción, la política monetaria, la inestabilidad política, las libertades civiles, la religión, la colonización, la ubicación geográfica y los valores culturales. El siguiente resumen, basado en Aron (2000), cubre algunos, pero no todos, de los artículos académicos y libros sobre el tema. La lista está organizada por factor explicativo.
La democracia
Kormendi y Mequire (1985); Scully (1988); Sachs y Warner (1995); Savvides (1995); Alesina et al. (1996); Barro (1996); Ghura et al. (1996); Perotti (1996); Isham et al.
(1997); Easterly y Levine (1997); Temple y Johnson (1998); De Vanssay y Spindler (1992); Helliwell (1994); Goldsmith (1995); Dawson (1998).
Las barreras al comercio
Ng y Yeats (1999); Bhagwati (1988); Krueger (1983); Sachs y Warner (1995); Frankel y Romer (1999).
Los derechos de propiedad
Knack y Keefer (1995, 1997a, 1997b); Barro (1996); Hassan y Sarna (1996); Knack (1996); Lane y Tornell (1996); Sachs y Warner (1995); Borner, et al. (1995); Brunetti et al. (1998); Clague et al. (1995, 1996); Goldsmith (1995)
La inestabilidad política
Clague et al. (1996); Alesina y Rodrik (1994); Persson y Tabellini (1994), Alesina et al. (1996); Isham et al. (1997); Barro (1991); Murphy et al. (1991); Ojo y Oshikoya (1994); Sachs y Warner (1995); Caselli et al. (1996); Levine et al. (1996); Easterly y Levine (1997); Hassan y Sarna (1996); Perotti (1996); Collier (1999).
Las libertades civiles
Collier (1996); Scully (1998); Levine y Renelt (1992); Helliwell (1994); Sachs y Warner (1995); Savvides (1995); Alesina et al. (1996); Barro (1996); Ghura et al. (1996); Perotti (1996); Isham et al. (1997); Spindler (1991); Dawson (1998).
Los valores culturales
Inglehart (1994); Helliwell (1996a, 1996b); Knack y Keefer (1997b); Helliwell y Putnam (1995); Mauro (1995); Perotti (1996); Easterly y Levine (1997).
Muchos de estos estudios comienzan con una simple producción teórica de formato funcional de la forma
donde P=Producción, K=Inversión de capital, KH=Capital humano y P=Productividad.
Siguiendo el trabajo de Solow [1956], Barro [1991] y Mankiw, Romer y Weil [1992], esto conduce a una regresión típica de la forma:
Crecimiento en el ingreso = B0 + B1(Ingreso inicial) + B2(Capital humano) + B3(Capital físico) + B4(Población) + B5(Variable a probar) + e
Las primeras cuatro variables explicativas son estándar y han sido empleadas comúnmente en una cantidad de trabajos de investigación, aunque algunas de las variables operacionales parecen estar cargadas de potenciales errores de medición. Por ejemplo, el capital humano es, por lo general, el porcentaje de mayores de 25 años de edad que se han graduado de la escuela secundaria12 . La "variable a probar" es, usualmente, una o varias de las variables tomadas de la lista anterior.
Existen varias dificultades con este abordaje, además del uso que hace de las tasas de crecimiento en lugar de niveles. En primer lugar, ambos lados están midiendo esencialmente lo mismo. El lado izquierdo mide un flujo de riqueza, mientras que las variables de capital físico y humano en el lado derecho miden las existencias (ó el stock) de riqueza. Obviamente, si uno realiza una regresión de la riqueza sobre la riqueza más algún determinante "verdadero" de riqueza, este último no tiene demasiada oportunidad de ser detectado como significativo.
Por otra parte, las mejoras del capital humano parecen ser, en parte, el resultado del aumento de tecnología, porque los trabajadores de las economías más avanzadas encontrarán difícil asegurarse el empleo si no están relativamente calificados. Esto sugiere que una medida del capital humano ajustada a la tecnología podría proporcionar un mejor predictor de su verdadera influencia sobre la riqueza. En un intento por probar esta idea, llevamos a cabo un experimento sencillo. Realizamos una regresión del capital humano (años promedio de escolaridad de personas de más de 25 años de edad) sobre una medida del desarrollo tecnológico, como la cantidad de investigadores de I+D (Investigación y Desarrollo) por cada mil personas en el país. En nuestra muestra había 72 países que tuvieron ambos elementos durante 1999. La R-cuadrada ajustada para la regresión fue de 57,8% y la estadística t para la variable tecnología fue de 9,92. Los residuales de esa regresión se tomaron como indicación del capital humano ajustado a la tecnología y se utilizó como variable explicativa en la segunda regresión, con el INB per cápita de 1999 como la variable dependiente. Para nuestra sorpresa, el capital humano ajustado a la tecnología (es decir, a los residuales) no tenían ningún poder explicativo (R-cuadrada ajustada 0,9%.).23
Sin tener en cuenta si la educación lleva a que la tecnología mejore o si una mayor tecnología requiere que los postulantes a los puestos de trabajo tengan mayor escolaridad, el análisis residual mencionado anteriormente sugiere que la educación no tiene correlación con el ingreso del país, más allá de la correlación entre ingreso y la capacidad tecnológica. Puesto que la capacidad tecnológica está estrechamente relacionada con la productividad, y la producción por trabajador está tan altamente relacionada con el INB per cápita, poco valor probatorio puede tener incluir las mediciones de capital humano en un modelo explicativo cuyos hallazgos estén destinados a guiar reformas prácticas. La relación es, en el mejor de los casos, aproximada y evidente, y en el peor de los casos, ni siquiera causal, sino que es el resultado de una mayor demanda de trabajadores más capacitados y mejor educados en países avanzados.
Muchas investigaciones anteriores sólo probaron unas pocas variables por vez y, por supuesto, esto no permite realizar correlaciones transversales entre todas las variables potenciales independientes, lo cual podría resultar en inferencias espurias. Una variable incluida podría estar representando, a través de la correlación, al factor verdaderamente causal pero omitido. Levine y Renelt [1992] reconocieron este problema y desarrollaron un método para probar la trascendencia de todas las variables explicativas posibles entre sí. La cantidad de candidatos razonables, estimada en más de 50 por Levine y Renelt, hizo que fuera imposible realizar una gran regresión múltiple, dada la cantidad de países que informaron datos para todas las variables.
Por lo tanto, recurrieron a la prueba de límites extremos ("extreme-bounds test") de Leamer [1985]. Rotaron tres variables independientes a la vez en una regresión múltiple y registraron cuáles eran las que más robustamente explicaban la variable dependiente. Lamentablemente, llegaron a la conclusión de que ninguna de las variables independientes bajo prueba, incluidas muchas que habían sido anteriormente consideradas significativas, resultaron ser robustas. En su terminología, todas parecen ser extremadamente frágiles para explicar el crecimiento.
Xavier Sala-i-Martin tomó un nuevo abordaje para este mismo problema en su trabajo estupendamente titulado "Acabo de hacer dos millones de regresiones" (I Just Ran Two Million Regressions). [1997]. Sala-i-Martin exhibió drásticas mejoras en su propia productividad personal, como lo demuestra el título de su ensayo en obra sobre el tema, "Acabo de hacer cuatro millones regresiones". Reconoció que la prueba de Levine y Renelt era tan fuerte que casi ninguna variable podía pasarla. Más que asignar a una variable la etiqueta de robusta o frágil sobre la base de su capacidad de pasar cada prueba de regresión, él presenta un nivel ex post de confianza para la significación de una variable. Sala-i-Martin examinó 60 variables que habían sido previamente informadas como significativas para explicar el crecimiento y descubrió que, según su procedimiento, 21 realmente lo eran. Éstas incluyen variables geográficas, políticas y religiosas, apertura al comercio y las ideas, y otras.
Doppelhofer, Miller y Sala-i-Martin [2000] aplicaron un novedoso enfoque Bayesiano al mismo problema. Para el 2000, la lista de posibles variables explicativas había aumentado "a cientos". Limitaron las pruebas a variables que (a) no cambiaron durante el período examinado, eliminando así la corrupción, la burocracia y otros factores potenciales importantes; (b) encajan en modelos teóricos tales como el de Solow y (c) tenían muchos puntos de datos informados. Esto redujo la lista de variables examinadas a 32.
Luego de diez millones de regresiones, (un deslizamiento en la productividad personal de Sala-i-Martin), los autores encontraron que cuatro variables estaban fuerte y robustamente relacionadas con el crecimiento. Éstas eran: el nivel inicial de PIB per cápita, el porcentaje de PIB en actividades mineras, la medición de Sachs y Warner [1995] de años de apertura, y si la religión más importante del país era el Confucianismo. También informaron otras variables que estaban robustamente relacionadas con el crecimiento, tales como las variables ficticias regionales (sustituyendo a África y América del Sur), algunas mediciones de capital humano, variables de sector, tales como las exportaciones primarias y distorsiones en el cambio real.
Mientras que aplaudimos la minuciosidad y diligencia de los autores, algunos puntos no nos convencen.
En primer lugar, la multicolinealidad endémica puede reducir la significación estadística medida incluso cuando las variables examinadas están actuando como aproximaciones de algo relevante. En segundo lugar, las variables potencialmente importantes fueron omitidas por la insistencia de que hubiese una cantidad constante de observaciones en el transcurso del tiempo. En tercer lugar, la inclusión de variables claramente exógenas tales como la latitud, las variables ficticias ("dummy") sustituyendo continentes y la religión, tapa otras influencias potencialmente significativas a la vez que no proporciona información al gobierno de un país sobre qué curso de acción puede ser el más conveniente para acelerar el desarrollo. A menos que uno crea que los países deban comenzar a predicar el Confucianismo para fomentar el crecimiento económico, dicha información es pintoresca pero irrelevante. Finalmente, los autores restringieron sus análisis a relaciones lineales.
La utilización de variables tales como la latitud o las ficticias sustituyendo continentes podría representar una forma sutil de manipulación de datos ("data mining"); es decir, podría basarse en las observaciones casuales y personales que el investigador hace del mundo. Todos saben que gran parte de los trópicos, sea Asia, África o América Latina, se ha quedado atrás en cuanto a desarrollo. En consecuencia, la latitud se correlaciona bien con la riqueza, aunque el contraejemplo de Singapur sugiere que la latitud no es verdaderamente causal. Además, incluso si la latitud fuera causal, no se puede mover fácilmente a un país a un clima más frío.
En nuestra opinión, uno de los mejores trabajos recientes sobre este tema es el de Hall y Jones [1999]. Ellos concentran su atención en los niveles de producción más que en las tasas de crecimiento. Idean una variable compuesta que llaman "infraestructura social". Es el promedio de dos índices; el primero, mide el grado de políticas antidesvío del gobierno, incluyendo actividades tales como mantener la ley y el orden, prevenir la corrupción, mantener la calidad burocrática y evitar el riesgo de apropiación e incumplimiento (repudio) de contratos por parte del gobierno. El segundo índice es una medida de la apertura del país al comercio internacional. Este índice, tomado de Sachs y Warner [1995], incluye componentes para aranceles, barreras no arancelarias, monopolios estatales, convertibilidad monetaria (según esté indicada por la prima del tipo de cambio del mercado negro) y si el país es socialista.
Hall y Jones logran una significación estadística admirable al explicar los niveles de producción. El coeficiente de la variable de infraestructura social tiene estadísticas t (absolutas) de 5 a 8 en diversas especificaciones. En un intento por controlar la posible reacción de la variable dependiente, los autores introducen como instrumentos exógenos la latitud, la participación prevista en el comercio y la fracción de población que habla inglés u otro idioma europeo. Llegaron a la conclusión de que la infraestructura social está significativamente correlacionada con la producción y que dicha infraestructura está, en gran medida, "históricamente determinada por la ubicación y otros factores en parte capturados por el idioma".
Los métodos de Hall y Jones son sofisticados y sus resultados son alentadores. Al incluir muchas variables diferentes bajo un índice único, se evita la falta de significación informada, inducida por la multicolinealidad. No obstante, si se emplea sólo un índice compuesto, se dejan abiertos interrogantes sobre la importancia relativa de cada componente. Por ejemplo, ¿la corrupción es más importante que la apertura comercial, la burocracia es más decisiva que los derechos de propiedad?
La medida de apertura comercial desarrollada por Sachs y Warner (1995) que abarca la mitad del índice de infraestructura social de Hall y Jones recientemente ha sido atacada por Rodríguez y Rodrik (R&R) [2000]. Ellos argumentan que, luego de un análisis más profundo, no son los componentes que reflejan la apertura comercial, principalmente los aranceles comerciales y las barreras no arancelarias, los que explican la capacidad del índice de apertura para predecir el crecimiento. Por el contrario, el subcomponente más importante del índice resulta ser la prima del mercado negro sobre el tipo de cambio del país. R&R señalan acertadamente que las primas del mercado negro podrían llegar a indicar la corrupción gubernamental más que la apertura comercial. Esto se debe a que los tipos de cambio restringidos artificialmente brindan a los dirigentes políticos la oportunidad de recompensar a amigos y socios con interesantes negocios en conversiones de moneda en el llamado tipo de cambio oficial.
La introducción de variables exógenas como instrumentos que han hecho Hall y Jones es, sin dudas, sensata en cuanto a que reconoce el problema de endogeneidad inherente a los estudios de los ingresos de los países. No obstante, la importancia de sus elecciones específicas de instrumentos debe ser interpretada con cuidado. No hay duda de que estos instrumentos (por ejemplo, la latitud y la fracción de población que habla un idioma europeo) están correlacionados con el desarrollo histórico de las infraestructuras sociales. Pero sería un error considerarlos como requisitos previos para el desarrollo. Suponiendo, como lo hacemos nosotros, que las personas son muy parecidas en todo el mundo sin importar el idioma, latitud o religión, sólo porque cientos de años atrás miles de capitalistas europeos activos se establecieron en climas más moderados, no impide que hoy los países tropicales puedan beneficiarse enormemente con la adopción de políticas factibles que propicien el desarrollo.
En su reciente trabajo, Rodrik [2001] pregunta cuáles son los "determinantes profundos" del desempeño económico entre países. Establece que "en el frente empírico, la búsqueda de correlatos de crecimiento se ha extendido más allá de las variables económicas (como el capital físico y humano y las distorsiones de precios)" para examinar las influencias más importantes. De acuerdo con su punto de vista, la inversión de capital, el capital humano y los cambios en la productividad son, en el mejor de los casos, determinantes "próximos". Piensa que los determinantes profundos son tres: la geografía, la integración comercial y las instituciones. Si bien podemos no estar de acuerdo en cuanto a cuáles son los determinantes profundos, admiramos la distinción de Rodrik entre determinantes profundos y próximos y adoptaremos entonces su terminología en nuestro análisis.
III. Datos
Nuestros datos están descritos en la Tabla 1. Todos se encuentran disponibles en Internet en los sitios web de las fuentes individuales. Para una mejor interpretación, invertimos la escala con la cual, en su fuente original, estaban calificadas cuatro variables: Derechos de Propiedad, Derechos Políticos, Libertades Civiles y Libertad de Prensa. De esta forma, ahora un valor mayor se asocia intuitivamente con un alto grado de derechos y libertad. En la Tabla 2 aparece una descripción detallada de los componentes de cada variable.
También desglosamos el índice de Carga Impositiva de la Heritage Foundation en dos componentes, Impuestos y Gasto Gubernamental para poder verificar las influencias de cada uno. El índice de Carga Fiscal de Heritage es el promedio simple de sus dos subíndices. El primero, mide los niveles de tasas impositivas corporativas y sobre los ingresos, y el segundo refleja los niveles del gasto gubernamental como porcentaje del PBI. La calificación impositiva total otorgada por Heritage es nuestra variable Impuestos, y el gasto gubernamental bruto como porcentaje del PBI que ellos calculan es la variable Gasto Gubernamental que usamos nosotros. Hemos seleccionado porcentajes brutos para esta última variable porque el puntaje de calificación total se basa en escalas que son diferentes para los países desarrollados y para aquellos en vías de desarrollo.
El Banco Mundial no proporcionó datos sobre el INB per cápita de cuatro países, aunque pudimos encontrarlos en el "World Factbook" de la CIA. No se obtuvieron datos sobre el Gasto Gubernamental de aproximadamente nueve países, dependiendo del año. De acuerdo con un procedimiento empleado por Hall y Jones [1999], hicimos una regresión del gasto gubernamental sobre todas las demás variables explicativas, utilizando países de los cuales se disponía de datos completos y luego llenamos los países faltantes con los valores aproximados de regresión correspondientes a cada año. En esta construcción, no utilizamos la variable dependiente, INB per cápita. Si completáramos con esta variable omitida, se podrían incluir nueve países más en la muestra final.
Para la investigación complementaria de causa y efecto de la sección VI, obtuvimos la información general de los países del Factbook 2001 de la CIA y los datos históricos del INB per cápita de Maddison [2001].
IV. La evidencia Cruzada
La Tabla 3 representa las regresiones entre el INB per cápita del año calendario 1999 y cada una de las catorce posibles variables explicativas consideradas una por vez. A 13 de las 14 variables les corresponde cierto poder explicativo, y en muchos casos tanto los términos lineales como los cuadráticos son significativos. De manera que es peligroso concentrarse sólo en una o en pocas variables explicativas. Muchos investigadores podrían alegar que pueden explicar el INB per cápita con variables notablemente distintas.
No es sorprendente que muchas de las variables independientes sean altamente correlativas entre sí. (La Tabla 4 registra las correlaciones de 1999.) Se debe entonces permitir que estas variables compitan entre sí en una regresión múltiple, reconociendo de antemano que la multicolinealidad tiene el potencial para reducir los diferentes niveles de significación registrados para cada una.
Muchas de las variables explicativas parecen tener una relación no lineal con el INB per cápita. Esto no debe sorprendernos ya que el INB per cápita es muy asimétrico, algunas de las variables explicativas son de rango ordinal, otras son porcentajes y no existe una teoría orientadora disponible sobre la forma funcional. Al intentar hacer que los datos demuestren la forma funcional, incluimos un término cuadrático para cada variable explicativa. Esto permite que cada variable adquiera su propio grado de curvatura. La única desventaja es que las 14 variables originales son aumentadas en 14 términos no lineales por un total de 28 regresores. Sin embargo, todavía quedan adecuados grados de libertad ya que existen de 130 a 150 observaciones de países, dependiendo del año.
Para evitar una multicolinealidad adicional entre los términos lineales y cuadráticos de cada variable explicativa, implementamos una transformación polinómica y ortogonal. Primero, cada variable fue adaptada en escala nuevamente para que varíe de -1 a +1. Al denotar la observación inicial j por Xj, la observación lineal transformada correspondiente es Zj=aj+bjXj, donde las constantes aj y bj son dadas por bj=2/(Xmax,j-Xmin,j) y aj=(Xmax,j+Xmin,j)/(Xmin,j-Xmax,j) y los subíndices "max" y "min" indican los valores muestrales máximos y mínimos, respectivamente, de la variable j. La observación cuadrática se computa luego como la polinómica de segundo orden Legendre aproximadamente ortogonal34 , (3Zj2 -1)/2.
Dadas las sustanciales correlaciones entre las variables independientes originales (Tabla 4) y ahora entre las variables cuadráticas, consideramos prudente adoptar un procedimiento estándar para la multicolinealidad, regresión sobre componentes principales (cf. Judge et al. [1985, págs. 909-912]). En el presente ejemplo, se puede justificar teóricamente este procedimiento porque las variables explicativas son meramente representantes de las condiciones latentes subyacentes, pero no observables, que producen mayores ingresos al país. Es probable que el número total de esas condiciones sea menor al número de variables de representativas disponibles. Un examen de los valores propios de la matriz de correlación 28X28 de las variables explicativas indica, sin embargo, la presencia de unas cuantas variables latentes. El primer componente principal explica aproximadamente el 30% de la variación y el porcentaje explicado alcanza el 90% solamente cerca del decimocuarto componente principal. En consecuencia, decidimos simplemente partir la dimensionalidad a la mitad empleando los primeros catorce componentes como regresores.
Luego, los catorce coeficientes estimados de regresión fueron transformados nuevamente al espacio de 28 dimensiones, produciendo así un coeficiente y una estadística t para cada variable original. Este conocido procedimiento es equivalente a la regresión por MCO (mínimos cuadrados ordinarios--ó OLS ordinary least squares ), sujeta a un conjunto de restricciones lineales correspondientes a los vectores "eingen" de la matriz de correlación del regresor. Debido a estas restricciones, los errores estándar a menudo pueden descubrirse en forma precisa aún en presencia de una multicolinealidad.
La Tabla 5 presenta los resultados de la regresión45 con todos los países por cada año. Los coeficientes significativos al 95% están enmarcados. De hecho, muchas variables tienen un nivel de significación superior al 99%, con una variación en las estadísticas t del 5 al 12 en el valor absoluto. A continuación se enumeran las variables más significativas y su impacto estimado sobre el INB per cápita.
Además de las estadísticas t sumamente significativas, se puede observar que los signos de los coeficientes se ajustan bastante bien a la creencia de que las libertades democráticas y económicas crean un ámbito para las economías saludables y en crecimiento. Milton Friedman [1962] no sólo podría haber pronosticado que las barreras al comercio, la inflación y la regulación excesivamente engorrosa perjudican al desarrollo, sino que también habría alentado la expansión de los derechos de propiedad, los derechos políticos, las libertades civiles y la libertad de prensa. El coeficiente negativo de la actividad en el mercado negro probablemente refleja los intentos por parte de los ciudadanos de esquivar una regulación onerosa y así sobreponerse a los derechos de propiedad que se protegen deficientemente.
Lo único que nos sorprende un poco en la lista de variables significativas es el coeficiente positivo del gasto gubernamental. Al observar este resultado, el gobierno de un país en vías de desarrollo no debería interpretar que gastar es el camino hacia la prosperidad. Sería más sensato pensar que la habilidad de un país en vías de desarrollo para recaudar impuestos y proporcionar servicios gubernamentales es el indicador de un Estado bien organizado, mientras que los países desarrollados generalmente gastan más en defensa y en transferencias.
V. Interpretación de la evidencia cruzada
Se debe ser cuidadoso al interpretar las frías estadísticas de una regresión. Los autores tienen sus propias parcialidades y los datos podrían simplemente carecer de exactitud. Sin embargo, nos sentimos obligados a ofrecer una interpretación. En primer lugar discutiremos cada una de las variables explicativas altamente significativas y luego, en la conclusión, hablaremos de los resultados generales.
Derechos de Propiedad, Actividad en el Mercado Negro y Regulación
Las relaciones entre el ingreso per cápita y, respectivamente, los Derechos de Propiedad, la Actividad en el Mercado Negro y la Regulación, son muy sólidas en los datos de países cruzados (Tabla 5). Esto nos lleva a una cuestión interesante: muchos investigadores han recomendado una mayor inversión de capital y un rápido desarrollo del capital humano para mejorar la suerte de los países subdesarrollados. Pero si las críticas a los programas mundiales de asistencia por parte de Easterly [2001] están bien fundadas, echarle dinero al problema puede no ser la solución.
Si existieran derechos de propiedad bien protegidos y un sistema judicial eficiente, los empresarios emprendedores probablemente podrían conseguir el capital y la mano de obra adecuados. La falta de capital podría representar una oportunidad inusual de ganancia para un emprendedor astuto y enérgico. Al contar con derechos de propiedad adecuados, es probable que los países en vías de desarrollo no necesiten demasiada asistencia externa. Sus economías podrían surgir desde adentro. Si se define un reglamento de capitalismo justo y se hace cumplir, quizás el activo interés propio encontrará el camino hacia un desarrollo acelerado.
Debido a que en muchos países en vías de desarrollo los derechos de propiedad son débiles, los extranjeros, por miedo a la expropiación, evitan las inversiones de capital directo. Los contrabandistas recurren al mercado negro de mercadería importada. Las multinacionales no tienen demasiado interés en construir fábricas y plantas por miedo a que se las nacionalicen.
Existe otra explicación de cómo los derechos de propiedad pueden retrasar el desarrollo. Muchos piensan que las pequeñas empresas son el motor principal del crecimiento económico. En EE.UU., por ejemplo, más de los 2/3 de los nuevos puestos de trabajo establecidos cada año son creados por industrias dominadas por pequeñas empresas. Para motivar a los empresarios, que son los creadores de las pequeñas empresas, sus esfuerzos deben ser protegidos y recompensados con un sistema sólido de derechos de propiedad. El economista peruano, Hernando de Soto (2000) expresa esta idea de la siguiente manera:
Los habitantes pobres de estas naciones (en vías de desarrollo)--que comprenden cinco sextos de la humanidad--poseen cosas pero carecen del proceso para declarar esa propiedad y producir capital. Poseen casas pero no tienen títulos de propiedad; cultivos pero no escrituras; empresas sin actas de constitución. La carencia de estos documentos probatorios esenciales es lo que explica por qué las personas que han adoptado todas las invenciones occidentales, desde el clip para papel hasta el reactor nuclear, no son capaces de producir el capital suficiente para hacer funcionar el capitalismo interno.
De Soto agrega que estas personas viven en una economía informal, o de mercado negro. Al no poseer el título correspondiente para sus casas y negocios, no pueden obtener préstamos, ni asegurarlos, ni conectarse a los servicios públicos y tampoco tienen incentivos para mejorar la propiedad porque no pueden obtener un precio justo a la hora de vender sus casas o negocios.
Es interesante señalar que, además de los Derechos de Propiedad y la Actividad en el Mercado Negro, una de las variables estadísticamente relevantes en nuestro análisis es la Regulación. De Soto [1989] explica por qué la regulación excesiva obliga a los individuos a llevar adelante sus negocios en la economía informal. Este economista habla de los 728 pasos burocráticos que se necesitan en Lima, Perú, para que alguien pueda adquirir el título legal de su casa. También en ese país, se necesitan 280 días para inscribir un negocio, mientras que en EE.UU. el mismo trámite lleva una tarde. Esa regulación excesiva puede ser un intento de colusión por parte de los dueños de clase media de negocios ya existentes y de los empleados del gobierno para impedir que los pobres compitan en las mismas actividades comerciales.
¿Cuán grande es este sector informal? De Soto [2000] estima que en todo el mundo es de $9,3 billones. Esta cifra no sólo es extremadamente alta y fuera del sistema financiero nacional de los países (por lo que no aparecería en los cálculos oficiales del INB per cápita) sino que está destinado a estancarse. No se puede tener crecimiento sin capital y no se tendrá capital sin una propiedad formal.
Derechos Políticos, Libertades Civiles y Libertad de Prensa
Quizás no sea sorprendente que estas tres variables estén tan altamente correlacionadas entre sí (Tabla 4), ya que cada una es característica de una sociedad democrática y libre. Sin embargo, no todas miden exactamente lo mismo ya que sus estadísticas t (Tabla 5) revelan que cada una ejerce una fuerte influencia positiva e independiente sobre el ingreso de los países.
En su influyente trabajo sobre el tema, Milton Friedman [1962] sostiene que las libertades políticas van de la mano con el desarrollo económico. Nuestros resultados empíricos confirman las opiniones de Friedman, si bien tampoco en este caso podemos afirmar, partiendo del análisis de regresión, cuál es la causa y cuál el efecto. Muchos piensan, entre ellos La Porta et al. (1998), que los ingresos más elevados hacen posible que la gente tenga mejor educación y participe más en su gobierno. En otras palabras, los ingresos más elevados pueden originar democracia.
¿Por qué lo opuesto podría llegar a ser cierto? William Talbott [2001], al debatir sobre la universalidad de los derechos humanos, asegura que las instituciones democráticas y la libertad de prensa son importantes mecanismos de información. Por su intermedio, los ciudadanos pueden hacer llegar a sus dirigentes su opinión acerca de la eficacia de las políticas y el impacto que ellas tienen en el bienestar general. Sostiene que los dictadores, rodeados por aduladores, carecen de información significativa que les indique cómo les está yendo realmente. En un mundo autocrático sin editoriales independientes, ni protestas callejeras y sin ningún otro partido para votar, un dictador descuidado permanece dichosamente mal informado. No verá a los monarcas caminar por las calles, como lo hacía Ed Koch en Nueva York y hacer a los ciudadanos la pregunta por la que se hizo famoso: "¿Cómo lo estoy haciendo?".
El problema de los líderes intocables es más antiguo que la infame respuesta de Marie Antoinette frente al informe de que el pueblo no tenía pan para comer y tan actual como la insistencia del presidente Clinton de almorzar sólo con los donantes ricos de su campaña. Conocer las reacciones de los ciudadanos, es decir la retroalimentación, es esencial para asegurar que el gobierno adopte políticas que los beneficien. Debido que las políticas gubernamentales tienen un impacto material sobre la economía, la retroalimentación es un elemento significativo en la conducción del desarrollo. El premio Nobel Amartya Sen [1981] [1999] hizo uno de los descubrimientos económicos más asombrosos de nuestra generación al darse cuenta que ninguna democracia en la historia había sufrido hambruna. Lo que plantea en primer lugar es que las hambrunas son sucesos económicos y no desastres naturales como las inundaciones. En segundo lugar, propone que los sucesos económicos aún más terribles se pueden evitar si los dirigentes de un país obtienen de sus ciudadanos información oportuna y efectiva sobre lo que ellos perciben como amenazas reales o posibles a su bienestar. Sólo los sistemas democráticos y abiertos pueden brindarle a los dirigentes esta retroalimentación constante e importante.
Además de la información obtenida por la retroalimentación que las condiciones de apertura posibilitan, las instituciones democráticas también restringen las políticas económicamente destructivas y ocasionales tramadas por las dictaduras. Hall y Jones [1999] describen el equilibrio de poder en el que los ciudadanos le confieren al gobierno la autoridad de hacer valer contratos y proteger derechos de propiedad, evitando de esta manera el desvío de recursos productivos. Pero los ciudadanos también son conscientes de que si el gobierno se vuelve muy poderoso, puede convertirse en el principal autor del desvío, dando como resultado la expropiación de propiedades y repudio de contratos por parte del gobierno
En un mundo autocrático con escasos derechos democráticos, un dirigente puede tener a su alcance múltiples formas de desvío. La protección de las posiciones monopolísticas de algunas industrias, la distribución de la moneda extranjera en tipos de cambio oficiales fijados artificialmente, la imposición de límites en los precios de la agricultura nacional, la creación de excesivos puestos de trabajos con remuneraciones desmedidas, y corrupción, sobornos y extorsiones descarados son todos métodos utilizados por los autócratas para imponer todo el peso sobre el ciudadano promedio y transferir las riquezas a sus amigos. Muchos de los países en vías de desarrollo tienen poderosos grupos de electores potenciales conformados por empleados gubernamentales, industriales protegidos y aristocráticos hacendados, que conspiran para mantener en su lugar al sistema existente, en perjuicio de las reformas democráticas y el desarrollo económico.
La guerra es el resultado más inmediato y desastroso de mantener demasiado poder en manos de tan pocos. Un dictador puede mandar a su país a la guerra por la menor infracción o afrenta a su ego. El ciudadano promedio, aquel en riesgo, no tiene voz. Por el contrario, en una democracia, las familias que están próximas al riesgo decidirán si desean o no luchar.
Sólo un curioso y bastante reducido subconjunto de autocracias tiene un "dictador benévolo", ese que no está motivado por su bienestar o el de sus amigos, sino que sólo le importa los intereses de los ciudadanos. Podríamos nombrar cuatro problemas al respecto: primero, no hay seguridad de que un dictador que hoy es benévolo lo sea mañana y una vez que se renuncia a los derechos políticos, puede ser muy difícil volver a recuperarlos [W. Talbott 2001]. Segundo, muchos de los dictadores no benévolos, que perjudican en gran manera a sus economías y ciudadanos, se esconden detrás del falso rótulo de benevolencia. Tercero, aún cuando un dictador tiene las mejores intenciones, no tendrá fácil acceso a la información esencial para el éxito si carece de los mecanismos para conocer las opiniones que son típicos de una democracia abierta. Y por último, un dictador benévolo puede ser simplemente inepto, cualesquiera sean sus intenciones. La democracia ofrece un mecanismo para el reemplazo periódico y pacífico de los dirigentes incapaces.
Otras variables significativas
Existen otras tres variables significativas en nuestro modelo. La Política Monetaria es el promedio ponderado de la tasa de inflación de un país durante los últimos 10 años. La inflación excesiva es un signo característico de un país que imprime moneda en exceso, generalmente en un intento por financiar el déficit gubernamental. Si un déficit presupuestario considerable se produce por una mala administración del gobierno federal, o refleja un gobierno excesivamente grande o un gobierno corrupto incapaz de controlar los gastos, entonces las altas tasas de inflación pueden estar actuando como representantes de un gobierno inoperante.
Hay otra posible razón para el poder explicativo de la inflación. Puede tener algo que ver con la medición de los costos de vida entre países; es decir que puede actuar como representante del posible error de medición al traducir los datos del INB per cápita de los países.
Otra variable estadísticamente significativa son las Barreras al Comercio. No hay nada de qué sorprenderse, ya que muchos (entre ellos, Sachs y Warner [1995]) han enfatizado la importancia de la apertura para alcanzar las ventajas comparativas del comercio y poner a disposición de un país nuevas ideas y tecnologías. Sin embargo, no estamos convencidos de que el impacto de las barreras al comercio se pueda realmente atribuir al comercio mismo. Si utilizamos los datos correspondientes a 1999, una simple regresión de dos variables del INB per cápita a niveles comerciales (medidos según las exportaciones como porcentaje del PIB) tiene una R-cuadrada ajustada del 6,5% y una estadística t del 3,26 (139 países). Pero cuando se agrega la variable comercio como regresor en nuestro modelo con múltiples variables, su estadística t es -1,03 (134 países). El coeficiente es negativo e insignificante, por lo que parece difícil que la exportación alcance para que un país crezca.
La importancia de las barreras al comercio y la insignificancia de los niveles comerciales sugieren que las primeras son simplemente un indicador de políticas gubernamentales ineficaces. Las barreras al comercio, como por ejemplo los altos aranceles, pueden reflejar el esfuerzo por proteger las industrias monopolísticas controladas por amigos de los dirigentes del país. Esa variable podría estar funcionando como representante de las prácticas corruptas que imposibilitan un campo de juego equitativo para las transacciones económicas.
Quizás sea sorprendente que el coeficiente lineal para la variable Gasto Gubernamental sea positivo y significativo. A primera vista, parecería desacreditar la opinión de que el gasto gubernamental y los impuestos constituyen impedimentos para el crecimiento y mercado libre. En las sociedades adelantadas que cuentan con programas de ayuda social y transferencias sustanciales, los gobiernos podrían ser el freno a la actividad económica. Sin embargo, muchos países en vías de desarrollo presentan justamente el problema opuesto. Poseen un gasto gubernamental muy bajo. Hasta que establezcan un proceso eficiente de recaudación de impuestos, no podrán generar ingresos fiscales suficientes para brindar los servicios e infraestructuras básicos.
El coeficiente cuadrático del gasto gubernamental es negativo en la mayoría de los años y apenas significativo en dos años. La evidencia general sugiere que los bajos niveles de gasto gubernamental funcionan como representantes de una eficiente organización del gobierno (como en la recaudación impositiva y el suministro de servicios básicos), sin embargo, a la larga, esta idea se ve atenuada por lo perjudicial que estos bajos niveles resultan para la economía.
VI. Verificación de posibles fallas en las especificaciones del modelo de países cruzados
Las regresiones de la Tabla 5 tienen R-cuadradas ajustadas entre el 81% y 85% y patrones similares de significación a lo largo de los cinco años en la muestra. A pesar de estar conformes con el poder y consistencia, reconocemos que cada análisis de datos cruzados tiene deficiencias.
VI. A. Causa y efecto
Ante todo, entre los posibles problemas se encuentra el de la endogeneidad, es decir, que un ingreso elevado del país podría causar, posiblemente, valores más grandes de las variables explicativas en lugar de ser al revés. La verdadera dirección de causalidad no es tan sólo de interés científico, sino que es crucial para las políticas públicas. Desgraciadamente, no existe una manera segura de identificar la causa y efecto al utilizar los datos de corte transversal. Sólo se puede resolver ese problema cuando un país efectivamente manipula una o más variables "explicativas" y observa el efecto, si lo hubiera.
En cada caso, hemos elegido variables candidatas que efectivamente puedan ser controladas con políticas públicas, de manera que en el futuro sea posible corroborar el experimento. Pero hasta la fecha, ningún país se ha ofrecido como conejillo de india para tal experimento. Aún queda una alternativa: examinar lo que ocurrió con los ingresos de un país en el pasado cuando efectuaron dichos cambios por sí mismos.
Las condiciones que posiblemente sean efectos de los ingresos elevados, en lugar de causas, incluyen aquellas asociadas con las libertades políticas y económicas, es decir, aquéllas que son características de los mercados libres y de la democracia. El interrogante principal es si las reformas políticas y de mercado originan condiciones económicas que llevan a un desarrollo económico más rápido; o a la inversa, si las mejoras exógenas en el ingreso preceden y dan como resultado una mejor educación y ciudadanos más informados que ansían la democracia.
Con el objeto de resolver este problema, tomamos el método de estudio de eventos ampliamente utilizado en economía financiera para aislar el impacto de un evento corporativo en particular. El primer estudio de sucesos fue Fama, Fisher, Jensen y Roll [1969] que examinó el impacto que tenían las escisiones sobre los precios de mercado de las acciones. Recientemente se han publicado cientos de otros estudios de sucesos.
El evento que nos interesa en nuestro trabajo es un cambio material, para bien o mal, en la libertad económica y política. Las dos posibles direcciones del cambio definen categorías de eventos bien diferenciadas entre sí. La primer categoría incluye eventos tales como elecciones libres, el derrocamiento de dictadores, la incorporación de un segundo partido en las votaciones, etc. En búsqueda de un término mejor, los llamamos eventos "democráticos". La segunda categoría incluye eventos tales como golpes militares, la toma de poder por parte de dictadores o la abolición de la constitución, a los cuales llamamos "antidemocráticos". En ambos casos, se consultaron las descripciones de los países incluidas en el "World Factbook 2001" de la CIA para determinar si había ocurrido un evento, verificar su fecha y asignarle una de las dos categorías. (La muestra de eventos resultante está enumerada por tipo y país en la Tabla 6.)
Se tomaron los datos INB per cápita de Maddison [2001], quien los ha compilado durante al menos los últimos 50 años. Todos los datos sobre INB están presentados en dólares internacionales constantes de Geary-Khamis de 1990. Al reunir la muestra de eventos, incluimos todos los países identificables sin tener en cuenta sus patrones históricos de ingreso.
El abordaje del estudio de eventos ordena a los países por fecha relativa a la del evento, que en nuestro caso está indicada como Año 0. El INB per cápita correspondiente a cada país fue ordenado en tablas desde 10 años antes del evento hasta 20 años después, en los casos en que fue posible. Sin embargo, no siempre se disponen de datos correspondientes a tres décadas, generalmente porque el evento ocurrió recientemente, o inmediatamente después que se obtuvieron los datos del INB. En algunos casos, el país simplemente no pudo informar sobre el INB en uno o más años.
Los datos del INB per cápita de cada país fueron utilizados para calcular los cambios porcentuales año tras año con relación al año del suceso (Año 0). Esto nos permite tomar promedios de los cambios porcentuales de países cruzados para cada año relativo , de manera que se puede ponderar a los países por igual, cualquiera sea el estado inicial de prosperidad. También permite la descripción de un patrón típico del INB per cápita durante las tres décadas, aún a pesar de que faltan datos de algunos países.
La Tabla 7 presenta las tasas de crecimiento promedio anual del INB per cápita correspondiente a diferentes períodos y categorías de sucesos. Para describir la trayectoria temporal del INB per cápita, primero vinculamos las tasas de crecimiento antes y después del Año 0. Luego, adaptamos en escala las cifras resultantes de manera que el INB per cápita sea el promedio real de países cruzados en el Año 0.6 El resultado se puede ver en Figura 1.
Como lo muestran la Tabla y la Figura, los incrementos drásticos del INB per cápita han tenido lugar después de eventos de libertad política y económica ("democráticos"). El país promedio tomado como muestra estaba experimentando un bajo crecimiento real en la década anterior al evento, por lo que existe poca evidencia de una prosperidad anterior que haya impulsado un movimiento hacia la democracia. Después del suceso, estos países comenzaron a crecer rápidamente. En los primeros cinco años, los países avanzaron a una tasa anual de 2,2%, lo que fue seguido por un mayor crecimiento que llegó a casi el 2,8% en los cinco años siguientes; y que más tarde alcanzó el 3,8% en la década subsiguiente. El panel derecho de la Tabla 7 muestra que estas diferencias generalmente son estadísticamente significativas7 .
Para llegar a la conclusión que el suceso mismo no fue la causa, nos veríamos obligados a confiar en una historia verdaderamente intrincada; es decir, que la sola anticipación de una prosperidad futura motivó a los ciudadanos a presionar a su gobierno para que implemente reformas. Además, el impacto cuantitativo es enorme. Para ponerlo en perspectiva, un crecimiento anual real del 3,8% es suficiente para duplicar el ingreso real per cápita cada 18,6 años. Al punto que si hoy tales reformas siguen en efecto, todos los países del mundo podrían salir de la pobreza dentro de los años de vida sus niños más pequeños.
Los países en la muestra de eventos "antidemocráticos" habían estado experimentando un modesto crecimiento durante la década anterior al evento. Posteriormente, el crecimiento cae drásticamente hasta casi 0 en el segundo período de cinco años (años +6 al +10). Durante la segunda década después del evento, estos países registraban tan sólo un tercio del crecimiento promedio que habían experimentado en la década anterior al evento. Por otra parte, en ninguno de los subperíodos su tasa de crecimiento alcanzó el nivel que gozaban los países que experimentaron un evento democrático. El patrón mostrado en la Figura 1 y las pruebas estadísticas de la Tabla 7 constituyen una evidencia contundente de que los cambios relacionados con la democracia llevados a cabo por el gobierno de un país provocan cambios en el ingreso per cápita.
Por muchas razones, las dos categorías de eventos no tienen por qué ser imágenes opuestas. Una razón para ello es que los países en la muestra de eventos antidemocráticos tenían generalmente menor riqueza antes del evento, posiblemente debido a las experiencias negativas anteriores, como por ejemplo, colonización o guerra civil, lo cual también podría haber precipitado la asunción de dictadores. Además, las características democráticas como las libertades civiles y la libertad de prensa no son los únicos factores causales de un rápido desarrollo; las barreras al comercio, la política monetaria y el gasto gubernamental tienen cierto poder explicativo. Tampoco un evento antidemocrático es inevitablemente seguido por la adopción de políticas invariablemente deficientes. Un buen ejemplo es Chile, cuyo gobierno marxista elegido democráticamente fue expulsado en 1970. De ahí en adelante, tuvo un dictador, pero uno algo extraño, quien adoptó políticas económicas relativamente avanzadas, como por ejemplo, el respeto por los derechos de propiedad.
El país promedio tomado como muestra que experimentó un evento democrático tenía, antes del evento, un ingreso 60% más alto que el del país promedio tomado como muestra que experimentó un suceso antidemocrático. Se podría argumentar que antes de que sea probable que ocurran eventos democráticos, se debe alcanzar un nivel umbral de ingreso y posiblemente de educación. Admitimos que éste es un argumento contundente pero no niega nuestros descubrimientos acerca de las causalidades. Cada vez que esos sucesos ocurren por alguna razón, inmediatamente se observa un mayor desarrollo económico. Seguramente quizá sea más fácil que ocurran sucesos democráticos en países más ricos, pero está claro que la riqueza no es una condición teóricamente necesaria y la Tabla 6 demuestra que muchos sucesos democráticos han tenido lugar en países pobres.
VI. B. Determinantes que faltan
Otro problema potencialmente serio del análisis cruzado es la omisión no intencional de influencias importantes. Las R-cuadradas ajustadas de la Tabla 5 exceden el ochenta por ciento en todos los años, por lo tanto, si hay algo que quedó afuera, será difícil poder explicar la variación en el INB per cápita entre países. De todos modos, en el Apéndice le brindamos una búsqueda de investigación ya que las variables significativas omitidas podrían alterar el patrón de significación de las variables ya incluidas.
Como explicamos detalladamente en el apéndice, es posible que realmente algo se haya pasado por alto. Dado el estudio de sucesos antes descrito, un candidato obvio para una variable omitida es el tiempo transcurrido desde que en un país ha ocurrido un evento democrático. Tales eventos precipitan un rápido crecimiento, pero aún así lleva tiempo alcanzar un nivel elevado de INB per cápita. El apéndice confirma que el tiempo total transcurrido desde que tuvo lugar un suceso democrático es, de hecho, un factor significativo adicional en el modelo cruzado.
La inclusión del tiempo transcurrido a partir de un suceso democrático debilita, pero no elimina, la significación estadística de las otras tres variables relacionadas con la democracia: los derechos políticos, las libertades civiles y la libertad de prensa. Esto no sorprende demasiado ya que las otras cuatro variables miden las condiciones democráticas y no moderan de ninguna manera la conclusión principal: las condiciones democráticas causan ingresos elevados. Ninguna de las otras variables significativas se ven afectadas; en particular las barreras al comercio, los derechos políticos, las actividades en el mercado negro, la regulación, la política monetaria y el gasto gubernamental. Todas estas variables permanecen casi inalteradas.
Aunque no lo podemos probar de forma inequívoca, sospechamos firmemente que otra variable, al parecer, omitida involucra un error de medición en el INB mismo. Se adaptaron los datos del INB per cápita en las fuentes originales en un intento por mostrar los estándares de vida reales de los distintos países. Por supuesto, ésta es una tarea excesivamente difícil. Afortunadamente, dado que el error en la medición es sólo un ruido casual, es probable que no afecte los coeficientes ni la significación estadística de las otras variables explicativas. Confirmándolo parcialmente, el apéndice muestra que los factores representantes del error en la medición no afectan materialmente el patrón de significación de los catorce determinantes originales.
VII. Conclusión
Los datos para el año 1995 y durante el mismo, indican que más del ochenta por ciento de la variación de riqueza (INB per cápita) entre países se puede explicar por medio de nueve influencias separadas. Las influencias positivas más significativas y consistentes son los derechos de propiedad sólidos, los derechos políticos, las libertades civiles, la libertad de prensa y el gasto gubernamental. Entre las influencias negativas significativas se encuentran la regulación excesiva, la política monetaria, la actividad en el mercado negro y las barreras al comercio.
Cuando los países emprenden un cambio democrático, como por ejemplo deponer a un dictador, gozan de un aumento repentino en el crecimiento económico que persiste al menos durante dos décadas. En cambio, después de un suceso antidemocrático se observa una reducción en dicho crecimiento. Esto demuestra que las condiciones democráticas realmente son causas de las diferencias de riqueza entre países y no de los efectos endógenos de la riqueza. De hecho, existen condiciones locales para el desarrollo económico, que en verdad pueden ser establecidas por un gobierno progresivo en pro de los ciudadanos.
Cada variable estadísticamente significativa en nuestro modelo contribuye a la explicación de las diferencias del ingreso per cápita entre países. ¿Qué es lo que tienen en común estas variables aparentemente dispares? ¿Cómo sería posible que la ausencia de condiciones saludables pudieran impedir que un país se desarrolle de manera sana?
El carácter común de las variables tiene dos aspectos. Primero, estas variables representan instituciones y políticas que promulgan leyes y normas claramente comprendidas e impuestas. Las normas se deben aplicar de forma equitativa y uniforme. Los principios fundamentales del reglamento son la equidad y la justicia. Los participantes económicos no pueden ahorrar en un mundo donde la falsificación inflacionaria está promovida por el gobierno. No pueden competir con los monopolios patrocinados por el Estado. No pueden comerciar de forma eficiente cuando existen aranceles altos y falsos tipos de cambio oficial. No pueden sobrellevar fácilmente la opresiva regulación y corrupción. No pueden capitalizar las ganancias futuras en un mundo exento de derechos de propiedad. Y no pueden prosperar sin libertades personales y económicas.
En segundo lugar, las variables explicativas miden las soluciones cooperativas para los problemas de acción colectiva. Los individuos pueden hacer muy poco por sí mismos para mantener monedas estables, organizar sistemas de derechos de propiedades o establecer poderes judiciales independientes y justos. Se necesita del esfuerzo cooperativo, que en el caso de los países generalmente proviene del gobierno. Los gobiernos pueden hacer valer los contratos. También pueden emitir los títulos de propiedades y protegerlas de confiscaciones. Establecer y mantener una democracia con un sistema de derechos políticos garantizados, libertades civiles y libertad de prensa, es en sí mismo un esfuerzo de acción colectiva.
El mensaje que queremos dar es positivo. Ni siquiera soñábamos con él cuando comenzamos este estudio. La libertad política es altamente deseada por y en sí misma por la mayoría de las personas de esta tierra. Pero la torta tiene, además, cobertura. La libertad política también trae prosperidad económica y finalmente riqueza. ¿Qué podría ser mejor?
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Búsqueda de determinantes omitidos
Cuando durante varios años se disponen de datos cruzados, como los que se incluyen en este trabajo, existe una forma simple de detectar variables que faltan. La omisión de una variable significativa muy probablemente induciría la correlación entre años en los residuales de la regresión. El Panel A de la Tabla A-1 revela que los residuales de las regresiones de la Tabla 5 se correlacionan de un año al siguiente; las correlaciones oscilan entre un 84% y un 92%. Ciertamente, hay algo que está faltando.
Para estimar el número de influencias faltantes que las altas correlaciones implican, computamos los componentes principales de la matriz 5X5 de las covarianzas residuales para los 129 países de los cuales se tienen los datos completos de los cincos años. Como puede verse en el Panel B de la Tabla A-1, los datos sugieren fuertemente que existe un factor omitido o "eslabón perdido" importante; el primer valor propio es altamente relativo al siguiente. Casi el 88% de la covarianza entre los residuales se explica por el primer componente principal. Esto sugiere que identificar e incluir la variable omitida posiblemente podría elevar el poder explicativo total del modelo de corte transversal a casi el 95%.
Por una serie de razones, la existencia de un "eslabón perdido" no es sorprendente. Recordemos que hemos omitido a propósito algunas variables no mutables o próximas que, en investigaciones anteriores, habían sido vinculadas con el desarrollo de un país. Una de ellas bien podría ser el eslabón perdido.
A.1. Error de medición en el INB.
Antes de hacer comparaciones cruzadas entre países, el INB y otras variables deben ser convertidos a una moneda común (en este caso, U$S). Existen varios métodos alternativos para hacer las conversiones de moneda. Utilizamos los números del INB per cápita de la paridad de poder adquisitivo (PPP) del Banco Mundial, pero la misma fuente también establece cifras sobre la base del llamado método de ajuste Atlas. Dada la volatilidad de los tipos de cambio, no sería extraño que el eslabón perdido fuese simplemente un error de medición inducido por el intento de construir medidas comparables de los niveles de vida. Debido a que el verdadero nivel de bienestar es el objetivo de las comparaciones entre países, es importante que la conversión de moneda capture las diferencias en los costos de vida. Históricamente, esto ha probado ser una tarea difícil.
Para verificar fácilmente y en forma aproximada la explicación del eslabón perdido por medio del tipo de cambio, repetimos las regresiones cruzadas desde 1996 hasta 19998 utilizando el INB per cápita ajustado al Atlas y luego comparamos los residuales con aquellos obtenidos anteriormente usando el INB per cápita ajustado al PPP. Si el método de ajuste de moneda fuese el eslabón perdido , los dos conjuntos de residuales resultarían tener tan sólo una correlación muy débil. Los resultados se presentan en el Panel C de la Tabla A-1.
Para un año calendario determinado, los residuales basados en el Atlas o en el PPP tienen alguna correlación pero, curiosamente, están menos correlacionados de lo que están los residuales Atlas o PPP con ellos mismos a través de años adyacentes, (Panel A de Tabla A-1 y el lado derecho del Panel C). Esto parece implicar que el método de ajuste del INB contribuye, al menos una pequeña parte, a encontrar el eslabón perdido. Sin embargo, las correlaciones restantes son demasiado altas para dar una explicación completa. Es probable que ni el ajuste PPP ni el Atlas capture adecuadamente el verdadero costo de vida y sus errores de medición están correlacionados.
Dado el gran número de condiciones no mutables, como la latitud, los idiomas y las religiones, que se han investigado anteriormente, es posible que algunas de ellas ocurran al azar para correlacionarse con el error de medición inducido por un ajuste imperfecto del nivel de vida. Para comprobar esto, reunimos información sobre una serie de dichas condiciones "aproximadas" posibles y computamos sus relaciones con los residuales de las regresiones de Tabla 5. Los resultados se presentan en Tabla A-2.
En el Panel A, solamente dos variables exhiben una significativa correlación de dos variables (bivariable) con los residuales: la Latitud Absoluta en cuatro de cinco años y el porcentaje de la población que apoya al Catolicismo en tres de cinco años. Ambas están correlacionadas positivamente con el INB per cápita residual.
Otras variables, si bien no tienen mucha importancia, tienen correlaciones sistemáticamente indicadas por signos en todos los años; Inglés, Francés, Hindú, Musulmán y Protestante son negativas, mientras que Confuciano y Judío son positivas.
Las regresiones múltiples de los residuales de estas variables son muy débiles. Como se muestra en el Panel B de la Tabla A-2, no hay una sola estadística t significativa en ningún año para ninguna variable y cuatro de cinco R-cuadradas ajustadas son negativas. La falta de significación individual no es atribuible a la multicolinealidad. La mayoría de estas variables tienen correlaciones bajas entre sí; la más alta (0,67) se da entre Católico e idioma Español y la que le sigue (0,41) se da entre Protestante y Latitud Absoluta. La mayor correlación negativa es entre Musulmán y Católico (-0,56). La cantidad de observaciones es mayor en las regresiones simples del Panel A que en las regresiones múltiples del Panel B. En este último, todas las variables tenían que estar disponibles conjuntamente para cada país. Esto explica en parte por qué una variable como la Latitud Absoluta es significativa en Panel A pero no en el Panel B.
Las regresiones múltiples casi hacen suponer que las seis correlaciones aparentemente significativas del Panel A son espurias y sólo apenas más de una estaría al nivel del 95% de los 55 coeficientes diferentes computados. Sin embargo, la Latitud parece ser demasiado consistente como para no cuestionar semejante suposición y nos preguntamos si su inclusión tendría impacto en nuestros resultados cruzados anteriores (en Tabla 5). Por lo tanto, repetimos el análisis cruzado y al mismo tiempo añadimos un término lineal y cuadrático para la latitud absoluta como variable explicativa adicional. Los resultados se presentan como Regresión B de la Tabla A-3 para el año calendario 19999 . La Regresión A de la Tabla A-3 repite los resultados de 1999 de la Tabla 5 (es decir, sin latitud) para facilitar la comparación.
La adición de la Latitud aumenta la R-cuadrada ajustada marginalmente, de 0,846 a 0,856. El coeficiente lineal para la Latitud es positivo y altamente significativo (estadística t: 6,15), mientras que el término cuadrático es insignificante. Según nuestra perspectiva, lo más importante es que casi todas las demás variables conservan sus niveles de significación y los patrones de signos son idénticos. La fuerte significación de la Latitud, en combinación con la impresionante estabilidad de las otras variables, sugiere que el eslabón perdido no está estrechamente relacionado con ninguno de nuestros catorce determinantes originales. El error de medición en el INB per cápita como indicador del nivel de vida tendría precisamente esa característica.
A.2. Error de medición en las variables explicativas.
El error de medición en las variables explicativas es otra posible explicación de la correlación existente entre los residuales a través del tiempo. Para muchas de nuestras variables explicativas, un analista investigador asigna una calificación de país cada año. Sólo sería humano para el analista comparar las calificaciones propuestas actuales con aquellas asignadas en años anteriores. Si, como resultado, las calificaciones previas erróneas no fuesen corregidas del todo, el error de medición en la variable explicativa estaría correlacionado a través del tiempo, induciendo así una correlación correspondiente (pero espuria) en los residuales de la regresión. Al no contar con un conjunto independiente de calificaciones, no tenemos ningún método para comprobar esta posibilidad.
A.3. Un regresor faltante: el tiempo desde un evento democrático.
Los resultados de nuestro estudio de sucesos presentados anteriormente implican un candidato diferente para la influencia que falta. Un país comienza a crecer con rapidez luego de un evento "democrático", pero aún así llevaría mucho tiempo para que un país pobre pueda alcanzar un alto nivel de ingreso absoluto. El modelo de regresión de países cruzados ignora este hecho. De hecho, si se tomara el modelo literalmente, un país pobre que adoptara condiciones fuertemente democráticas, al otro día se despertaría siendo rico. Ésta es la parte absurda de un modelo estático cruzado.
No obstante, el modelo de regresión de países cruzados podría hacerse más dinámico con una simple estratagema: incluir como determinante adicional el tiempo transcurrido desde que un país experimentó un evento democrático. El nivel de ingresos actual obviamente depende del tiempo total transcurrido a un ritmo de crecimiento rápido desde un evento democrático.
Por consiguiente, cada país de nuestra muestra fue asignado a una de tres categorías: (1) Países con un evento democrático durante los últimos cincuenta años, enumerados en Tabla 6, y sin ningún evento no democrático subsiguiente, (2) Países con ninguno de los eventos democráticos enumerados en Tabla 6 y sin una larga historia de democracia,10 y (3) Democracias de largo plazo. Para los países de la categoría 1, contamos el tiempo real transcurrido en años desde el evento hasta el año en que el INB per cápita fue medido para la regresión cruzada. Para la categoría 2, asignamos un valor de cero y para la categoría 3 asignamos un valor de 50 (años).11
En la Tabla A-3, la variable resultante, "Años desde un Evento Democrático", está incluida como variable explicativa adicional en la Regresión C. Para el año calendario 1999, es altamente significativo y positivo (tanto los términos lineales como los cuadráticos)112 2. La R-cuadrada mejora en un punto porcentual entre las regresiones A y C. Sin esta variable, en 1999 tenemos dieciséis variables que son significativas en un 95% o más. Están indicadas sin bordes. La mayoría de ellas siguen siendo altamente significativas y dos nuevos coeficientes se les unen, las restricciones bancarias (lineal) y el gasto gubernamental (cuadrático).
Existe, sin embargo, un notable impacto en las variables relacionadas con la democracia. Las variables Derechos Políticos, Libertades Civiles y Libertad de Prensa todas tienen menores estadísticas t y la variable cuadrática Derechos Políticos llega a ser insignificante. Esto podría haber sido anticipado debido a que el tiempo transcurrido desde un suceso democrático también es una medida de la libertad política, probablemente una mejor medida debido a que un ejercicio prolongado es sinónimo de estabilidad y firmeza. Obsérvese que Derechos Políticos y Actividad en el Mercado Negro permanecen virtualmente inalterados por la inclusión de Años desde un Evento Democrático. Esto remarca el hecho de que incluso un dictador benévolo podría imponer un sistema sólido de derechos de propiedad y erradicar la corrupción.
Finalmente, la Regresión D de la Tabla A-3 presenta los resultados de países cruzados correspondientes a 1999 con tanto Latitud Absoluta como Años desde un Evento Democrático incluidos como regresores extras. Informamos esto simplemente para afirmar que la mayoría de los coeficientes originales retienen su significación, a excepción de las variables relacionadas con la democracia, como se expuso anteriormente. La R-cuadrada no ajustada entre INB per cápita observado y previsto indica que el poder explicativo total ahora es superior al 88%.
Tabla 3.
Regresiones de corte transversal del INB per
Cápita de países sobre variables explicativas
simples.
Para el año calendario 1999, las regresiones de países cruzados fueron estimadas entre el INB per Cápita y catorce variables explicativas diferentes. Cada regresión tiene la forma:
INB per cápitaj = a + bXj + cQj, j=1,...,N13
Donde a, b y c son coeficientes estimados, Xj es la variable explicativa original adaptada en escala para que varíe entre -1 y +1 y Qj = (3Xj2 -1)/2 es una transformación polinómica (cuadrática) de segundo orden Legendre aproximadamente ortogonal. El número de países varía ligeramente según la disponibilidad de datos.
Tabla 4.
Correlaciones de países cruzados de las variables
explicativas, 1999.
Tabla 5.
Regresiones múltiples de países cruzados del INB per
cápita sobre catorce determinantes.
Para cada año calendario, 1995-1998 inclusive, el modelo de corte transversal de países es
Donde a, bi y ci son coeficientes estimados, Xij es la variable explicativa original i para país j llevada en escala para que varíe entre -1 y +1, y Qij = (3Xij2-1)/2 es una transformación polinómica (cuadrática) de segundo orden Legendre aproximadamente ortogonal. Para mitigar la multicolinealidad, el modelo fue estimado utilizando el método de regresión de componentes principales con una reducción del 50% en la dimensionalidad; es decir, los primeros 14 componentes principales de la matriz de covariancia de las X y las Q (combinadas) fueron los regresores. Luego, aquellos resultados fueron transformados nuevamente al espacio de las 28 variables originales. El coeficiente está subrayado y su t estadística en itálica. Las entradas enmarcadas indican, por lo menos, un 95% de nivel de significación
Tabla 5,
(continuación).
Países en las regresiones por año calendario
(*indica que el país fue incluido)
Tabla 6.
Eventos relacionados con la democracia.
Tabla 7.
INB per cápita real antes y después de eventos
relacionados con la democracia.
Se traza la trayectoria del INB per cápita real durante los diez años anteriores a un evento relacionado con la democracia y los veinte años posteriores. Los evento tuvieron lugar en diversas fechas durante la segunda mitad del siglo pasado y se enumeran en la Tabla 6. El crecimiento medio hace referencia al cambio porcentual aritmético promedio del INB per cápita anual de todos los países con datos disponibles durante el subperíodo indicado. El crecimiento compuesto en primer lugar promedia las tasas de crecimiento del INB per cápita anual entre los países disponibles, luego agrega el promedio durante el subperíodo. El año del evento está indicado como Año cero. Las pruebas estadísticas comparan subperíodos luego y antes del suceso; %>0 da el porcentaje de países cuya tasa de crecimiento del INB per cápita aumentó luego del evento. El número entre paréntesis es el valor P para una prueba unilateral que el porcentaje real es 50%. La estadística T se basa en la diferencia media entre países en las tasas de crecimiento porcentual anual entre subperíodos seleccionados (después del suceso menos antes). El error estándar de la media se computa a partir del corte transversal de las diferencias.
Tabla A-1.
Propiedades de residuales provenientes de regresiones del
INB per capita de paises cruzados.
Los residuales provienen de las cinco regresiones anuales de países cruzados presentadas en Tabla 5. La variable dependiente es el INB per cápita (ajustado al PPP). Las 28 variables explicativas incluidas en las 14 funciones cuadráticas lineales y las 14 funciones cuadráticas ortogonales de diversos determinantes candidatos del INB per cápita. La regresión de componentes principales fue empleada para aliviar la multicolinealidad.
Tabla A-2.
Correlatos de ingreso exógenos contra residuales
provenientes de regresiones del INB per cápita de
países cruzados sobre determinantes mutables
Los residuales provenientes de regresiones de países cruzados en Tabla 5 están relacionados con variables geográficas, lingüísticas y religiosas. Las correlaciones simples de dos variables están subrayadas en Panel A. Sus estadísticas T están en itálica. Las correlaciones significativas al 95% o más están enmarcadas. El Panel B presenta estadísticas resumidas para regresiones múltiples de los residuales contra todos los correlatos exógenos.
Tabla A-3.
Especificaciones alternas: regresiones múltiples del INB
per cápita de países cruzados
Para el año calendario 1999, el modelo de paises cruzados es
Donde a, bi y ci son coeficientes estimados, Xij es la variable explicativa original i para país j adaptado en escala para que varíe entre -1 y +1, y Qij = (3Xij2 -1)/2 es una transformación polinómica (cuadrática) de segundo orden Legendre aproximadamente ortogonal. Para mitigar la colinealidad múltiple, el modelo fue estimado utilizando el método de regresión de componentes principales con una reducción del 50% en dimensionalidad; es decir los primeros componentes principales K de la matriz de covariancia de las X y las Q (combinadas) fueron los regresores. Luego, aquellos resultados fueron transformados nuevamente al espacio de las 2 variables originales K. El coeficiente está subrayado y su estadística t está en itálica. Las entradas enmarcadas indican por lo menos un 95% de significación. El número de observaciones (países) es 157 en todas las regresiones
